Tekanan untuk bertindak terhadap AI semakin besar, begitu pula jumlah peluang yang bersaing untuk mendapatkan perhatian. Ketika setiap fungsi mengejar pilot, platform, dan prioritasnya sendiri, investasi terpecah dan perusahaan kesulitan untuk membawa sesuatu yang bermakna ke dalam produksi.
Kami membantu para pemimpin memutuskan di mana data dan AI dapat memberikan perbedaan terbesar, apa yang siap diberikan organisasi, dan apa yang harus diubah. Hasilnya adalah strategi yang terfokus, model operasi praktis, dan rute yang kredibel dari ambisi menuju nilai.
Fokuskan investasi pada penggunaan bernilai tertinggi
Menyelaraskan data dan AI dengan hasil bisnis
Memperjelas kepemilikan, tata kelola, dan pelaksanaan
Bangun roadmap yang berurutan dan dapat diinvestasikan
Pindahkan AI dari pilot ke penggunaan praktis
01
Dapatkan pandangan jujur tentang kekuatan, kekurangan, dan kesiapan Anda saat ini. Ini memberikan para pemimpin titik awal bersama dan menunjukkan di mana perubahan paling dibutuhkan.
02
Bandingkan potensi kasus penggunaan berdasarkan nilai, kelayakan, dan kecocokan strategis agar sumber daya digunakan untuk peluang yang paling mungkin memberikan perbedaan.
03
Definisikan bagaimana data dan AI akan dipimpin, dikelola, didanai, dikirimkan, dan didukung di seluruh perusahaan.
04
Jelaskan inisiatif, investasi, langkah-langkah, dan ketergantungan yang diperlukan untuk maju, diurutkan berdasarkan apa yang dapat dicapai organisasi secara realistis.
Penggerak dalam mendorong gagasan dan penelitian untuk menciptakan inovasi
Strategi data dan AI mendefinisikan di mana data dan AI dapat menciptakan nilai bisnis yang bermakna dan apa yang dibutuhkan organisasi untuk mewujudkannya. Laporan ini menyelaraskan prioritas, kapabilitas, tata kelola, investasi, dan langkah-langkah berdasarkan hasil perusahaan tertentu. Strategi ini menyediakan dasar praktis untuk memutuskan peluang mana yang akan dikejar, fondasi mana yang diperkuat, dan bagaimana beralih dari eksperimen ke penggunaan berskala.
Strategi teknologi mencakup platform, aplikasi, arsitektur, dan lingkungan rekayasa yang lebih luas. Strategi data dan AI secara khusus berfokus pada bagaimana data, analitik, model, dan keputusan berbasis AI akan meningkatkan kinerja bisnis. Keduanya harus terhubung, tapi menjawab pertanyaan yang berbeda. Satu membentuk lingkungan teknologi perusahaan; yang lain mengarahkan bagaimana kecerdasan dan AI akan menciptakan nilai di dalamnya.
Kasus penggunaan dinilai berdasarkan nilai bisnis, relevansi strategis, kelayakan, kesiapan data, risiko, kebutuhan adopsi, dan waktu menuju dampak. Ketergantungan dan kemampuan untuk menggunakan kembali kemampuan di berbagai kasus penggunaan juga penting. Hal ini menghindari memprioritaskan ide hanya karena ide-ide tersebut menarik secara teknis dan mengarahkan investasi ke peluang yang dapat secara realistis diimplementasikan, diskalakan, dan dipertahankan oleh organisasi.
Pilot sering membuktikan bahwa model atau alat dapat bekerja secara terpisah, tetapi tidak memenuhi kondisi operasi yang diperlukan untuk produksi. Kesenjangan umum meliputi kualitas data, integrasi, kepemilikan, tata kelola, desain ulang alur kerja, pemantauan, dan adopsi. Skala mengharuskan elemen-elemen ini direncanakan bersama-sama, dengan akuntabilitas yang jelas atas kinerja setelah solusi awal diterapkan.
Model operasi data dan AI mendefinisikan bagaimana kemampuan diatur dan bagaimana pekerjaan dilakukan. Buku ini mencakup kepemimpinan, pendanaan, peran, hak keputusan, tata kelola, metode penyampaian, platform bersama, dan dukungan. Laporan ini juga memperjelas apa yang harus dipusatkan, difederasikan, atau ditanamkan dalam tim bisnis agar data dan AI dapat beralih dari aktivitas spesialis ke kemampuan perusahaan yang dapat diulang.
Peta jalan harus menghubungkan kasus penggunaan prioritas dengan data, teknologi, talenta, tata kelola, dan perubahan yang diperlukan untuk mewujudkannya. Harus menampilkan urutan, ketergantungan, investasi, pemilik, ukuran, dan titik keputusan. Peta jalan yang kredibel menyeimbangkan nilai jangka pendek dengan fondasi yang dapat digunakan kembali, membantu organisasi membuat kemajuan sekarang tanpa menciptakan solusi yang terfragmentasi dan menjadi lebih sulit untuk diskalakan di kemudian hari.
"*" menunjukkan kolom yang wajib diisi